基于深度学习的斜拉桥合理成桥状态预测方法及系统

本发明公开了基于深度学习的斜拉桥合理成桥状态预测方法及系统，包括：S1：确定斜拉桥修建目标，采集历史斜拉桥成桥状态数据，定义斜拉桥合理成桥状态预测模型的状态空间并进行状态空间初始化；S2：构建斜拉桥有限元模型，并计算斜拉桥受力参数与斜拉桥形变参数；S3：生成斜拉桥原始形态图像并进行预处理，再提取斜拉桥形态特征，对状态空间进行增强，得到增强后的状态空间；S4：定义斜拉桥合理成桥状态预测模型的动作空间、值函数与奖励函数；S5：对斜拉桥合理成桥状态预测模型进行强化学习训练，并将训练结束时的状态空间，作为斜拉桥合理成桥状态。本发明解决了传统斜拉桥成桥状态计算方法依赖人工计算，且计算复杂的问题。